作者 | 由仪

编辑 | 葛覃

2000年前后的数据中心，还能支撑大模型么？答案当然是否定的。而这，就是当前金融业智算中心的一个缩影。

21世纪初，国内金融业开始兴建机房，即便按照15年使用周期计算，这批数据中心也已陆续退役或者转为灾备中心。到了2010年左右，移动互联网、电子支付、云计算等技术，再次驱动了云计算数据中心的热潮，金融行业数据中心规模大幅扩张。

大模型到来之后，金融业正在重新审视自己的数据中心。

不论是新建智算中心，还是旧有数据中心的改造，面对AI与“双碳”目标的挑战，金融业需要平衡高等级SLA、低PUE和成本可控的“不可能三角”，这已经成为金融业智能化转型的关键难题。

这是数据中心产业最好的时代，也是最焦虑的时代，焦虑安全性、焦虑高功率、焦虑高能耗，还焦虑弹性建设。怎么建设、怎么规划，是否有相应的技术和产品解决方案，来满足数据中心的弹性建设，是基础设施要考量的核心。

“2025年是AI应用落地元年”，当以DeepSeek为代表的大模型大幅降低成本，追赶海外头部模型效果，AI应用也就迎来了规模探索阶段，金融行业也不例外，智能投顾、风控建模、反欺诈识别等应用轮番上阵。

各类金融AI场景落地，逐步改变着银行业的运营模式。和其他行业有所不同，金融业不只关注AI应用的效果，也关注从底层基础设施到上层AI应用全链条的安全可靠，智算中心建多少、改造多少、怎么建设，牵一发而动全身。

过去18个月，日Token量增长了300倍，从业者都感受到了大模型的冲击，也感觉有些棘手，模型越来越大、算法越来越复杂、芯片功率越来越高，能耗、散热、安全、建设周期都被重新定义。

业内达成新的共识，这不只是一次技术升级，而是整个基础设施体系的重构。结合业内的众多观点，智算中心的挑战集中在四个维度：

安全之焦虑：AI模型训练连续数月，推理时时刻刻都在发生，任何中断都可能造成巨额损失，安全是金融级智算的底线。没有安全，一切都是零。”

功率之焦虑：“黄氏定律”取代摩尔定律，单柜功率从5kW跃升至100kW，电力系统的稳定与配电设计被推到极限。

能耗之焦虑：高密度算力带来更高的能耗比和冷却需求，PUE、WUE成为新的监管指标。

速度之焦虑：AI产业节奏逼迫基础设施建设周期从“年”压缩到“月”，乃至“周”。

一位金融业内人士指出，建设智算中心是一个演进迭代的过程，一是需考虑原有的金融IT基础设施传统算力与新型算力之间的关系，二是需考虑智算中心建设与边缘计算的协同关系，三是需考虑算力与网络融合的关系。

比如供电方面，智算中心远远高于一般数据中心对于电力能耗的需求，需要向当地电力供应部门申请电力配额，另外，传统数据中心在改扩建过程中，传统机柜电力不足以支撑AI服务器，需要液冷等设备，对已建成的传统业务设施改扩建过程，为确保金融业务的平稳过渡和无缝衔接，需要经验丰富的公司执行。

行业领先金融机构已经率先行动，据中国金融电脑报，工商银行以“AI原生”思维升级金融算力基础设施，其认为，智算中心已超越单纯算力供给范畴，演变为支撑智慧金融生态的核心中枢，驱动金融业态向认知智能阶段跃升。

农业银行发布了“人工智能+”创新实施纲要，推动通用算力向多元算力供给的演进升级，并通过算力基础设施的集约化、智能化运营，持续打造安全、高效、绿色的智算中心，为业务发展提供更加精准敏捷的算力支持。

这代表着，金融行业已经摸索出通向AI时代的智算中心建设方式，在稳健运营与快速创新之间找到平衡，在风险可控的前提下引入AI能力，让算力、算法和数据协同演进。

华为提出了智算中心建设理念“RAS”，即要打造安全可靠(Reliable)，弹性敏捷(Agile)，绿色低碳(Sustainable)的智算底座，成为平衡金融业智算中心「不可能三角」的一个锚点。

首先要考量安全，安全是基础，其他都是0，没有安全，再大再快再好的数据中心，都是根基不牢的数据中心。架构上部件级模块化的设计，热插拔的功能，设备级的冗余设计，系统级分布式的架构，智能预判实现全任务可视，实时监控提前预警，同时需要重视网络安全和供应安全，弹性敏捷，设备3到5年迭代。

此外，数据中心的基础设施生命周期是10年起，需要确保机房及供冷系统的模块化、标准化，以及实现系统功率可调、按需供应、弹性扩容。

在双碳背景下，数据中心作为耗能大户，也有其低碳的责任，绿色低碳兼具降成本和政策要求，以及绿电结合，源网荷储一体化会成为华为重要的探索和发展方向。

如何满足大模型高密度、高功率、大规模的算力需求下，追求极致算力，又必须保证金融行业的稳定、安全与合规，做到高可靠、低能耗与智能化管理，并且预留面向未来的演进空间，已成为金融行业智算中心建设的核心命题。

金融业务的稳定运行，是在智算中心建设中要考虑的首要因素，大多采用灰度、增量、平滑迁移等方式，实现金融人工智能算力数据中心建设。与此同时，国产算力的异构兼容，一体化的调度能力，国产大模型+国产算力的组合，金融业也在摸索智算中心的国产方案。

华为数字能源深耕金融行业15年，服务国内1800多家金融机构，其经验是，结合实际场景寻求最佳架构实践，打造随业务生长的智算中心能力体系。

围绕“安全可靠、弹性敏捷、绿色低碳”，华为也打造了三大场景方案：UPS5000-H系列采用第五代IGBT技术，效率达97.5%，功率密度提升至100kW/3U；锂电解决方案依托磷酸铁锂电芯与AI预警模型，实现170%峰值功率支撑；电力模块3.0现已广泛应用。

此外在温控领域，EHU系统采用高分子换热芯，最大化利用自然冷源，多模块化架构降低故障影响；FusionModule系列微模块可适配中小场景DeepSeek应用，全生命周期融入AI工具保障交付与运维质量。这些创新共同构筑了覆盖供电、温控、管理的全生命周期高可靠产品矩阵，为金融数据中心筑牢了硬件底座。

华为通过“核心枢纽+分布式边缘”分级布局，在全球33个区域部署96个可用区，构建多AZ架构确保业务高可用。

在技术路径上，液冷技术因空间效率优势成为高密算力刚需，其热传导能力较风冷提升3300倍，因此华为结合风冷与液冷优势，通过模块化设计兼容两类场景，液冷系统采用CDU分布式架构适配不同代际服务器；供电采用业内最紧凑2N电力模块节省空间。

同时，华为分节奏推进硬件到软件的自主创新，并为运维融入AI智能化手段，实现一键响应，如50kW服务器27秒宕机风险下的快速制冷，最终打造出“数效、运效、能效、人效、算效”的“五效合一”未来数据中心体系。

大模型时代，金融行业面临的不是选择题，而是多重限制条件下的最优解求解，只有当AI算力体系与金融业务场景深度融合，智能化的真正价值才会被释放出来，华为数字能源与金融业共生长。